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基于电子舌和电子眼信息融合的贝母品种快速辨识方法

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食品工业科技 2024年第18期45卷 9-18页

作者：马景余孙涛王彦荣李鑫曾婉晴王志强山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255049

贝母是一种应用广泛的中药材,其来源复杂,品种繁多,不同品种之间具有相似的外形特征,传统方法难以分辨。为实现贝母品种的快速、客观鉴别,本文提出了一种基于电子舌和电子眼结合深度学习模型的贝母品种快速辨识方法。分别使用电子舌、... 详细信息

贝母是一种应用广泛的中药材,其来源复杂,品种繁多,不同品种之间具有相似的外形特征,传统方法难以分辨。为实现贝母品种的快速、客观鉴别,本文提出了一种基于电子舌和电子眼结合深度学习模型的贝母品种快速辨识方法。分别使用电子舌、电子眼采集不同品种贝母的味觉指纹信息以及视觉图像信息。针对电子舌采集信号,采用基于因果注意力机制改进的Transformer编码器提取信号中的时间序列特征,提高对局部特征的提取能力。针对电子眼采集图像,采用基于坐标注意力机制改进的ShuffleNetV2网络提取图像不同区域的形态特征并抑制其背景噪声。提出一种特征加权融合分类模块,对电子舌和电子眼提取的特征信息进行自适应加权融合,并实现对融合特征的分类识别。结果表明,基于信息融合方法相较于单独采用电子舌和电子眼具有更好的分类效果,其测试准确率达到了98.4%。本研究为贝母品种的快速鉴别提供了一种新方法,并可为其它中药材的品种分类和溯源分析提供研究思路。

关键词：电子舌电子眼 ShuffleNetV2 Transformer 注意力机制贝母

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差分编码和块压缩的密文域可逆信息隐藏算法

工程科学与技术 2024年第4期56卷 307-315页

作者：葛国庆葛斌夏晨星王智盟安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 安徽璞华大数据技术有限公司安徽淮南232001

随着数字信息与云存储技术的发展与成熟,密文域可逆信息隐藏算法正逐渐成为通信传输中数据隐私保护的研究热点。如何根据不同载体图像像素的分布特征,对局部区域内像素进行自适应识别编码,实现对载体更彻底的压缩以提升嵌入容量仍具有... 详细信息

随着数字信息与云存储技术的发展与成熟,密文域可逆信息隐藏算法正逐渐成为通信传输中数据隐私保护的研究热点。如何根据不同载体图像像素的分布特征,对局部区域内像素进行自适应识别编码,实现对载体更彻底的压缩以提升嵌入容量仍具有较大挑战。本文针对密文域可逆信息隐藏算法因载体图像冗余空间压缩不充分而导致嵌入容量较低的问题,提出一种基于差分编码和块压缩的密文域可逆信息隐藏算法。首先,根据自然图像局部区域内像素强相关性邻位作差,并基于块内最大差值对差值图像矩阵进行分类和自适应编码,同时设计分块置乱和块内像素扩散加密机制保证图像信息安全。然后,将自适应编码结果在对应的密文图像块上进行标记,压缩冗余空间。最后,通过位替换嵌入秘密信息。不同于其他算法,本算法对差分编码后的图像进行比特位重排列,从密文图像像素最低有效位开始,标记差值像素的符号位,其余各位面依次标记最小差值比特位。由于加密操作与自适应编码的可逆性,合法接收者可实现对原始明文图像的无损重构和秘密信息的无误提取。实验结果表明,与现有的几类算法相比,本文提出的算法具有更高的嵌入率和更好的安全性,在BOSSbase和BOWS-2两个数据集上的平均嵌入率达到3.027位/像素和2.937位/像素,在测试图像上平均嵌入率也均提高了0.57位/像素以上。

关键词：可逆信息隐藏密文域隐私保护差分编码块压缩

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多元化渐进域迁移弱监督实时目标检测

哈尔滨理工大学学报 2024年第3期 11-19页

作者：李成严郑企森王昊哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

针对像素级自适应较大的图像翻译偏差，特征级自适应的源偏判别风险以及弱监督学习无法兼顾检测准确性和实时性等问题，提出了多元化域移位器和伪边界框生成器以逐步调整预训练模型，在像素级与特征级渐进完成自适应的域迁移框架。通过... 详细信息

针对像素级自适应较大的图像翻译偏差，特征级自适应的源偏判别风险以及弱监督学习无法兼顾检测准确性和实时性等问题，提出了多元化域移位器和伪边界框生成器以逐步调整预训练模型，在像素级与特征级渐进完成自适应的域迁移框架。通过域移位器从源域生成多样化的中间域图像调整检测模型以弥合域差距，减小图像翻译偏差。将中间域作为监督的源域，并结合目标域中的图像级标签生成伪标注图像调整检测模型以改善源偏判别性。基于SSD算法构建与域迁移框架相匹配的实时目标检测器，实现弱监督条件下的实时目标检测。在PASCAL VOC迁移至Clipart1k等数据集上的mAP优于现有方法0.4%～4.7%,检测速度为32 FPS～47 FPS,提高准确率的同时满足了实时检测的要求，具有更优越的迁移检测性能。

关键词：实时目标检测弱监督学习域自适应图像翻译网络 SSD算法

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基于BERT-LSTM模型的航天文本分类研究

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哈尔滨理工大学学报 2024年

作者：安锐陈海龙艾思雨崔欣莹哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

当下国际形式环境紧张，各国对于航天事业发展重视，传统的分类工作已无法适应当前的发展需要。由于现有其他模型存在无法提取文本重点部分权重等问题，导致了模型分类不准确，难以适应航天文本分类工作中繁重的工作环境。因此，我们在... 详细信息

当下国际形式环境紧张，各国对于航天事业发展重视，传统的分类工作已无法适应当前的发展需要。由于现有其他模型存在无法提取文本重点部分权重等问题，导致了模型分类不准确，难以适应航天文本分类工作中繁重的工作环境。因此，我们在融合BERT预训练模型和LSTM神经网络模型基础上，结合多特征嵌入和多网络融合方法构建BERT-LSTM模型，使用BERT模型将输入的文本转换为词向量，然后将文本序列的词向量拼接成矩阵，之后采用不同尺寸的卷积核进行卷积操作，将得到的最大特征组成特征向量集合，再输入到Bi-LSTM层进行序列建模，并采用自注意力来捕捉全局信息中的关键信息，进一步提高关键特征在文本分类中的权重。将其与TextCNN、TextRNN、DPCNN等模型进行航天文本分类任务对比试验，结果表明:我们提出的基于双向长短时记忆网络融合注意力机制模型在航天文本分类任务上相比其他模型分别提升了25.3%、25.8%和18.4%的准确率。

关键词：航天文本情报预训练神经网络注意力机制文本分类

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融合句法感知的双向解码神经机器翻译模型

哈尔滨理工大学学报 2024年

作者：徐欣瑶陈海龙张秀霞周信澎魏海月哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

针对Transformer采用自回归解码器从左向右进行解码，不能充分利用上下文信息等问题，该文提出了一种融入句法感知的双向解码神经机器翻译模型。首先，在传统Transformer模型的基础上增加一个反向解码器，采用前向解码器和后向解码器进... 详细信息

针对Transformer采用自回归解码器从左向右进行解码，不能充分利用上下文信息等问题，该文提出了一种融入句法感知的双向解码神经机器翻译模型。首先，在传统Transformer模型的基础上增加一个反向解码器，采用前向解码器和后向解码器进行双向解码，使得生成的解码结果可以包含上下文信息。其次，针对机器翻译中常见的曝光偏差问题，在模型中又加入一个前向解码器，通过优化Teacher Forcing机制来平衡Teacher Forcing训练阶段和自回归测试阶段解码环境的差异，缓解曝光偏差问题。最后，融合依存句法，生成具有句法指导的目标语言句子。实验结果表明，提出的翻译模型在中-英翻译任务上的BLEU值可以达到24.38，比基准模型提高了1.17个BLEU点，在英-德翻译任务上的BLEU值可以达到28.06，比基准模型提高了0.96个BLEU点。

关键词：神经机器翻译 Transformer模型依存句法自回归解码器

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基于改进人工势场法的机器人局部路径规划

计算机工程 2024年

作者：张国胜李彩虹张耀玉周瑞红梁振英山东理工大学计算机科学与技术学院

针对人工势场(Artificial Potential Field， APF)法在机器人局部路径规划中存在的局部极小值陷阱和路径冗余等问题，提出一种基于模糊控制(Fuzzy Control， FC)和虚拟目标点(Virtual Target Point， V)的改进人工势场FC-V-APF算法。首... 详细信息

针对人工势场(Artificial Potential Field， APF)法在机器人局部路径规划中存在的局部极小值陷阱和路径冗余等问题，提出一种基于模糊控制(Fuzzy Control， FC)和虚拟目标点(Virtual Target Point， V)的改进人工势场FC-V-APF算法。首先设计虚拟目标点避障策略，并加入障碍物跨越机制和目标点更新阈值，构建V-APF算法引导机器人摆脱陷阱区域；其次提出基于累计转角和的控制策略，帮助机器人走出多U型复杂陷阱；然后针对路径冗余问题，将V-APF算法与模糊控制算法相结合提出FC-V-APF算法，通过激光雷达传感器的实时数据和权重函数对当前环境进行评估，选取模糊控制器输出辅助力，提前规避障碍物。最后在ROS平台上搭建仿真环境对FC-V-APF算法进行路径规划性能的对比实验，并对路径长度、运行时间和速度曲线等作出比较，结果表明所设计的FC-V-APF算法能够快速摆脱陷阱、减少冗余路径，提高路径平滑度并降低规划时间。

关键词：机器人局部路径规划人工势场法虚拟目标点模糊控制

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基于可微渲染的自由视点合成方法

图学学报 2024年

作者：朱结宋滢浙江理工大学计算机科学与技术学院

针对目前非受控环境下自由视点合成易受高度可变的照明条件、相机参数等因素影响的问题，提出一种近似可微延迟逆渲染管线(ADDIRP)，通过在可微延迟逆渲染管线中加入基于物理的相机模型，实现准确模拟相机的光学成像过程。具体来说，首... 详细信息

针对目前非受控环境下自由视点合成易受高度可变的照明条件、相机参数等因素影响的问题，提出一种近似可微延迟逆渲染管线(ADDIRP)，通过在可微延迟逆渲染管线中加入基于物理的相机模型，实现准确模拟相机的光学成像过程。具体来说，首先，根据输入图像及对应位姿分别创建光度相机模型和几何相机模型，其中光度相机模型由曝光、白平衡等可学习参数表示，几何相机模型由可学习的内参和外参表示。其次，利用渲染图像与目标图像的图像空间损失对管线各组件进行优化，使逆渲染管线对复杂多变的光照和粗糙拍摄的图像具有较强的鲁棒性。最终，生成与传统图形引擎兼容的3D内容重建。实验结果表明，与已有方法相比，ADDIRP在现实世界数据集上具有更优的性能，在合成数据集上，在保证合成质量相近的前提下，具有更出色的视觉感知一致性。

关键词：自由视点合成可变环境可微延迟逆渲染管线基于物理的相机模型 3D内容重建

基于残差卷积与多头自注意力的CXR图像分类

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工程科学与技术 2024年第3期56卷 219-227页

作者：陈辉张甜陈润斌安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 安徽三联学院智慧交通现代产业学院安徽合肥230601

为了提高新型冠状病毒肺炎(COVID-19)检测的效率和准确性,本文提出一种自动识别COVID-19胸部X射线(CXR)图像的网络模型(MHRA-RCNet)。在ResNet50模型的基础上,首先,采用残差卷积对CXR图像中形状复杂的感染区域进行局部特征提取。其次,... 详细信息

为了提高新型冠状病毒肺炎(COVID-19)检测的效率和准确性,本文提出一种自动识别COVID-19胸部X射线(CXR)图像的网络模型(MHRA-RCNet)。在ResNet50模型的基础上,首先,采用残差卷积对CXR图像中形状复杂的感染区域进行局部特征提取。其次,选择在ResNet50的第2、3阶段引入多头关系聚合模块,以增强对全局信息的建模能力;为了进一步将局部信息和全局信息进行融合,以提高特征的表达能力和特征之间位置的相关性,在ResNet50的最后阶段引入了空洞视觉Transforme模块,有助于识别CXR图像中复杂的病变区域。最后,将融合后的特征以串联方式输入全局平均池化层进行全局空间信息整合,通过多层感知机进行图像分类并进行可视化分析。在公开访问的COVID-19 Radiography Database数据集与其他深度学习模型进行实验对比。实验结果表明:本文模型在多项分类指标上具有较好的分类精度;另外,从精确度、灵敏度和特异性上也可以直观地看出本文模型能够较好地识别新冠肺炎,进一步证明了本文模型在图像分类任务中的优越性和有效性。

关键词：新型冠状病毒肺炎图像分类残差卷积多头关系聚合空洞视觉Transformer

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基于层次强化学习的在线三维装箱算法

计算机工程 2024年

作者：亓明凯王迪张立晔山东理工大学计算机科学与技术学院

在过去的一些研究中，人工智能如何以一种分层的方式，在多个抽象级别和多个时间尺度上表示感知和行动规划逐渐成为一个热门论点。受限于技术手段，大多数工作都局限在在人工分解任务阶段，如在三维装箱问题中，通过启发式规则指导神经... 详细信息

在过去的一些研究中，人工智能如何以一种分层的方式，在多个抽象级别和多个时间尺度上表示感知和行动规划逐渐成为一个热门论点。受限于技术手段，大多数工作都局限在在人工分解任务阶段，如在三维装箱问题中，通过启发式规则指导神经网络解析打包点帮助智能体分解状态空间，将原本庞大、复杂的空间转换为一个个子空间，为神经网络提供更好的备选解决方案。然而这种方式受限于规则本身，若规则并不能完美的拆解问题，则这种固定规则的辅助会限制神经网络的性能，使得更好的解决方案被规则本身忽略。针对这种情况，设计提出了一种启发式规则融合策略来改进原始装箱配置树模型，通过分层强化学习的思想将问题分层，引入图注意力分类模型来判断在当前情况下最优的空间点拓展方案，由此来为拆解箱体内部空间点与探寻可行性位置提供更多的组合排列可能。实验表明，分层问题的启发式融合策略在多个数据集上表现优于原有模型，在包含额外密度信息的数据集中平均装箱利用率到达77.2%，较原始模型提升1.7个百分点，模型能够在合理的时间内给出性能更优的解决方案。

关键词：分层强化学习三维装箱图注意力网络启发式空间拓展深度强化学习